В мешочке находится три шарика: красный, желтый, зеленый. Из мешочка два раза достают шарик, причем каждый раз возвращают его обратно. Постр...

Для решения этой задачи мы можем использовать вероятность события, которая определяется как отношение числа благоприятных исходов к общему числу исходов. 1) Вероятность того, что все покупатели купят телефоны одного цвета, можно рассчитать следующим образом: - Если первый покупатель выбирает белый телефон, то вероятность этого события равна 2/3 (так как белых телефонов покупают в два раза больше). - Если первый покупатель выбирает красный телефон, то вероятность этого события равна 1/3. - После выбора первым покупателем цвета телефона, вероятность того, что второй покупатель также выберет телефон того же цвета, равна 1/2 (так как осталось только два телефона выбранного цвета из трех). - Аналогично, вероятность того, что третий покупатель выберет телефон того же цвета, равна 1/2. Таким образом, вероятность того, что все покупатели купят телефоны одного цвета, равна: (2/3) * (1/2) * (1/2) + (1/3) * (1/2) * (1/2) = 1/3 + 1/12 = 4/12 + 1/12 = 5/12. 2) Вероятность того, что два покупателя купят красные телефоны, можно рассчитать следующим образом: - Если первый покупатель выбирает красный телефон, то вероятность этого события равна 1/3. - Если второй покупатель выбирает красный телефон, то вероятность этого события равна 1/2 (так как осталось только два красных телефона из трех). - Аналогично, вероятность того, что третий покупатель выберет телефон того же цвета, равна 1/2. Таким образом, вероятность того, что два покупателя купят красные телефоны, равна: (1/3) * (1/2) * (1/2) = 1/12. Пожалуйста, обратите внимание, что эти вероятности могут быть приближенными и могут изменяться в зависимости от конкретных условий и предположений задачи.

Для решения этой задачи нам нужно определить вероятность того, что доклад профессора А будет запланирован на третий день конференции. Из условия известно, что первые два дня запланировано по 23 доклада, то есть всего 46 докладов. Остается 80 - 46 = 34 доклада, которые должны быть распределены поровну между третьим и четвертым днями. Таким образом, вероятность того, что доклад профессора А будет запланирован на третий день, равна количеству способов выбрать его из 34 докладов на третий день, деленному на общее количество возможных комбинаций распределения докладов на третий и четвертый дни. Количество способов выбрать доклад профессора А из 34 докладов на третий день равно 1, так как мы знаем, что он будет представлен на конференции. Общее количество возможных комбинаций распределения докладов на третий и четвертый дни можно рассчитать по формуле сочетаний. В данном случае, мы выбираем 34 доклада из 34, что равно 1. Таким образом, вероятность того, что доклад профессора А будет запланирован на третий день конференции, равна 1/1, что равно 1 или 100%. Так как доклад профессора А будет запланирован на третий день, вероятность этого равна 100%.

Для решения данной задачи нам необходимо использовать нормальное распределение. Известно, что среднее значение ошибки измерения составляет 0,5 МПа, а среднее квадратическое отклонение равно 0,2 МПа. Мы хотим найти вероятность того, что отклонение измеряемого значения давления будет меньше или равно 0,3 МПа. Для этого мы можем использовать стандартизацию и таблицу стандартного нормального распределения. Сначала мы должны стандартизировать значение 0,3 МПа, используя формулу стандартизации: Z = (X - μ) / σ, где Z - стандартизированное значение, X - значение, μ - среднее значение, σ - среднее квадратическое отклонение. Заменяя значения в формуле, получаем: Z = (0,3 - 0,5) / 0,2 = -0,2 / 0,2 = -1. Теперь мы можем использовать таблицу стандартного нормального распределения, чтобы найти вероятность того, что Z будет меньше или равно -1. Из таблицы мы видим, что вероятность P(Z ≤ -1) составляет примерно 0,1587. Таким образом, вероятность того, что отклонение измеряемого значения давления будет меньше или равно 0,3 МПа, составляет примерно 0,1587 или 15,87%.

Для решения этой задачи с использованием формулы Бернулли, нам необходимо знать вероятность попадания (p), количество независимых испытаний (n), а также число попаданий (k), для которого мы хотим найти вероятность. В данном случае, вероятность попадания (p) равна 0,8, количество независимых испытаний (n) равно 8. 1. Вероятность попасть ровно 5 раз: Для этого мы можем использовать формулу Бернулли: P(k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k) где C(n, k) - количество сочетаний из n по k, p^k - вероятность k попаданий, (1-p)^(n-k) - вероятность (n-k) промахов. P(5) = C(8, 5) * 0,8^5 * (1-0,8)^(8-5) Вычислим это значение: P(5) = 8! / (5! * (8-5)!) * 0,8^5 * 0,2^3 P(5) = 56 * 0,32768 * 0,008 P(5) ≈ 0,1468 Таким образом, вероятность попасть ровно 5 раз составляет около 0,1468. 2. Вероятность не менее 6 попаданий: Для этого мы можем использовать формулу Бернулли и просуммировать вероятности для 6, 7 и 8 попаданий: P(6+) = P(6) + P(7) + P(8) P(6+) = C(8, 6) * 0,8^6 * 0,2^2 + C(8, 7) * 0,8^7 * 0,2^1 + C(8, 8) * 0,8^8 * 0,2^0 Вычислим это значение: P(6+) = 28 * 0,262144 * 0,04 + 8 * 0,2097152 * 0,2 + 1 * 0,16777216 * 1 P(6+) ≈ 0,3359 Таким образом, вероятность попасть не менее 6 раз составляет около 0,3359. 3. Наивероятнейшее число попаданий: Наивероятнейшее число попаданий соответствует максимальной вероятности. В данном случае, мы можем вычислить вероятность для каждого числа попаданий от 0 до 8 и найти максимальное значение. P(0) = C(8, 0) * 0,8^0 * 0,2^8 P(1) = C(8, 1) * 0,8^1 * 0,2^7 P(2) = C(8, 2) * 0,8^2 * 0,2^6 P(3) = C(8, 3) * 0,8^3 * 0,2^5 P(4) = C(8, 4) * 0,8^4 * 0,2^4 P(5) = C(8, 5) * 0,8^5 * 0,2^3 P(6) = C(8, 6) * 0,8^6 * 0,2^2 P(7) = C(8, 7) * 0,8^7 * 0,2^1 P(8) = C(8, 8) * 0,8^8 * 0,2^0 Вычислим все значения: P(0) ≈ 0,000016 P(1) ≈ 0,000269 P(2) ≈ 0,002688 P(3) ≈ 0,015552 P(4) ≈ 0,055296 P(5) ≈ 0,1468 P(6) ≈ 0,260096 P(7) ≈ 0,28672 P(8) ≈ 0,16777216 Наивероятнейшее число попаданий - 6, так как вероятность попасть 6 раз (P(6)) составляет около 0,260096, что является максимальным значением среди всех возможных чисел попаданий.